Examining the inconsistency of mercury flow in post-Minamata Convention global trade concerning artisanal and small-scale gold mining activity
Notice bibliographique
Résumé
In 2017, the Minamata Convention (MC) on mercury (Hg) control entered into force. However, whether the MC is effective and how it reshapes the global Hg flow remain unclear. In this study, we established a method to detect inconsistencies in data on global Hg trade, and calculated the gap between the demand and supply of Hg to the artisanal and small-scale gold mining (ASGM) sector (i.e., the largest source of Hg emissions globally) in 39 countries across four regions. According to our results, inconsistencies in statistical data concerning Hg for ASGM activities exist in both Africa and Central and South America. Asia showed a considerably lower amount of Hg applied to ASGM than apparent Hg consumption; nevertheless, the largest consumer of Hg was Asia, predominantly China and India. Many countries in which ASGM is conducted are already MC parties; however, only few submitted their national action plans (NAPs) or have established/enforced specific laws to curb Hg use in ASGM. Analysis of Hg-related trade information suggests that in 2017, the trade of metallic Hg disappeared in some African and Central and South American countries, but new trade flows of goods with higher Hg content emerged. The method established in this study can support the search for countries implementing ASGM with hidden Hg use and flows, thereby contributing to the planning of further Hg control regulations. To enforce sound Hg management, the submission of NAPs should also be promoted in addition to the expansion of MC parties.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».